WebSocket이란?1. WebSocket 정의WebSocket은 클라이언트와 서버 간의 양방향, 실시간 통신을 가능하게 하는 프로토콜이다. 일반적인 HTTP 요청/응답 방식과 달리, WebSocket은 한 번 연결을 맺으면 유지된 상태에서 지속적으로 데이터를 주고받을 수 있는 특성을 가진다.2. WebSocket의 주요 특징풀 이중 통신(Full-Duplex Communication)클라이언트와 서버가 서로 데이터를 비동기적으로 주고받을 수 있음.기존 HTTP의 요청-응답 모델과 다르게, 서버도 클라이언트에게 먼저 데이터를 보낼 수 있음.지속적인 연결(Persistent Connection)초기 핸드셰이크(Handshake) 후, TCP 연결이 끊어지지 않고 유지됨.추가적인 연결 설정이 필요 없으므로..

최종팀플 주차 1주가 흘러갑니다~꼬박꼬박 하려고 노력했던 코드카타도 미니팀플 주차때부터는 빼먹는 날이 생길 정도로눈떠서부터 하루종일 잘 때까지 코드에만 신경쓰느라 정신이 없었는데최종 프로젝트는 아무래도 미니 팀플보다 중요도가 높다는 생각에이것저것 생각도 많아져서 참 바쁩니다,, 하루하루가 지날 수록 수료날도 다가오고 있어서 +마음도 싱숭생숭수료식 지나면 지난 4개월이 너무 꿈꾼 것 같은 느낌일 것 같습니다,,내가 최종프로젝트를 잘 마무리 할 수 있으려나 싶기도 하고이 실력으로 어딜 취업할 수 있을지 걱정도 되다가도공부를 더 해야하나 암담함도 들다가도 ~~~그냥 평생 스파르타에서 공부만 하면 안되나요?^^...암튼 미니팀플 막주차에서 최종때는 절대절대 미루지 말자라고 다짐 했던 것을 최대한 지키자는 마음으..

🔍 FAISS vs ChromaDB: 기능적 차이점1. FAISS (Facebook AI Similarity Search) 정리주요 기능: 대규모 벡터 검색을 빠르게 수행하는 라이브러리사용 목적: 주로 벡터 검색을 최적화하기 위한 인덱싱 및 검색 엔진 역할핵심 기능:벡터 인덱스 생성 (`IndexFlatL2`, `IVFFlat`, `HNSW` 등)유사도 검색 (L2 거리, 내적, 코사인 유사도 등)GPU 가속 지원 (CUDA 활용 가능)벡터 저장 기능: 제공하지 않음 (디스크에 저장하는 기능은 있지만, DB처럼 관리되는 것은 아님)2. ChromaDB 정리주요 기능: 벡터 데이터를 저장하고 관리하는 벡터 데이터베이스(Vector DB)사용 목적: 벡터 임베딩을 저장하고, 지속적으로 데이터를 CRUD(C..

Django ORM에서 `update()`와 `save()`의 차이Django ORM에서 데이터를 수정하고 저장하는 과정에서 `update()`와 `save()`를 사용할 수 있다.하지만 이 둘의 동작 방식은 다르며, 데이터가 DB에 반영되는 방식에서도 차이가 있다.1. `update()`: QuerySet을 통한 대량 업데이트✅ 특징`update()`는 QuerySet을 직접 조작하여 DB에 반영하는 방식이다.단일 객체가 아니라 여러 개의 레코드를 한 번에 업데이트할 수도 있다.Django 모델의 `save()` 메서드를 호출하지 않음 → 즉, `pre_save` 및 `post_save` 같은 신호(signals)도 트리거되지 않는다.✅ 사용 예시from myapp.models import User# ..

Soft Delete란? 🔙1. Soft Delete 정의Soft Delete(소프트 딜리트)는 데이터를 실제로 삭제하는 대신, 특정 컬럼(예: `deleted_at` 또는`is_deleted`)을 업데이트하여 논리적으로 삭제된 것처럼 처리하는 방법이다.🔍 Hard Delete vs. Soft Delete구분Hard DeleteSoft Delete데이터 삭제 여부실제 삭제DB에 남아있음복구 가능 여부불가능가능성능 영향빠름일부 성능 부담데이터 무결성의존성 데이터 삭제 필요유지 가능사용 사례보안이 중요한 데이터기록 보존이 중요한 경우2. Soft Delete 구현 방식1️⃣ `is_deleted` 플래그 활용삭제 여부를 나타내는 Boolean 컬럼을 추가하는 방식.ALTER TABLE users ADD ..

RAG (Retrieval-Augmented Generation)란?1. RAG 정의RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 정보 검색(Retrieval)과 생성 모델(Generation)을 결합하여 더 정확하고 최신 정보를제공하는 AI 기술이다. 단순히 사전 학습된 언어 모델이 아닌, 외부 데이터베이스나 문서에서 정보를 검색한 후 이를 기반으로 응답을생성하는 방식이다.핵심 개념Retrieval (검색)주어진 질의(Query)와 관련된 문서를 벡터 검색(Vector Search) 또는 키워드 검색을 통해 찾아낸다.일반적으로 FAISS, ChromaDB, Weaviate, Elasticsearch 같은 벡터 데이터베이스를 활용한다.문서 임베딩(Document Embedding)을 ..